基于动力学模型分块逼近的水下机械臂RBF滑模控制算法研究

本文利用切片理论与Morison方程计算了双关节水下机械臂在水中运动时受到的附加质量力、水阻力和水体流动对机械臂产生的冲击力,在传统机械臂动力学模型的基础上建立了完整的双关节水下机械臂动力学模型.基于推导的水下机械臂动力学模型提出了一种RBF滑模控制策略,采用多个RBF神经网络对水下机械臂动力学模型中的不确定项进行分块...     

采用非线性干扰观测器的机械臂补偿型滑模控制

针对机械臂系统中存在的内外复合不确定性干扰问题,提出一种非线性干扰观测器补偿型滑模控制策略.在非线性干扰观测器设计过程中,引入辅助函数,避免加速度反馈测量项;同时实现对复合不确定性干扰的准确估计,用以补偿系统的控制输入,克服系统的"抖振"现象.在滑模控制策略方面,基于传统方法对惯性矩阵项进行调整的基础上,引入跟踪误差对模型离心力和哥氏力项进行调整,提高系统鲁棒性和稳定性.结果表明:两者结合能够最大限度地降低系统不确定性及外界干扰对机械臂控制性能的影响,在抑制抖振的同时增强系统的鲁棒性,提高轨迹跟踪精度.     

机械臂位置跟踪自适应反演滑模控制律设计

针对机械臂位置跟踪控制问题,设计了一种新型自适应反演滑模控制律。该方法利用机械臂各关节的位置和速度误差建立了滑模面函数,并根据反演原理设计了反演滑模控制律。然后,通过设计合适的自适应律对外部扰动进行在线补偿,降低了系统对外部扰动的敏感性,有效地抑制了系统的抖振。最后利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性。仿真结果说明该控制律具有较好的控制性能。     

采用摩擦补偿的弹药传输机械臂自适应终端滑模控制

为处理某自行火炮弹药传输机械臂系统在负载变化和非线性摩擦干扰情况下的快速定位控制问题,构造了一种结合自适应思想的新型非奇异快速终端滑模控制策略.建立了负载变化及非线性摩擦干扰情况下的弹药传输机械臂动力学方程.为避免控制器产生奇异问题和改进控制器到达滑模面的速度,采用一种新型非奇异快速终端滑模控制策略,设计了弹药传输机械臂的控制律.针对系统不确定上界难以确定的问题,采用自适应律估计系统的不确定上界,并利用Lyapunov准则证明了系统状态的有限时间收敛.为实现系统非线性摩擦补偿控制,使用遗传算法对建立的Stribeck模型进行参数辨识.不同负载工况下弹药传输机械臂实验结果表明:文中设计的控制器实现了负载变化和非线性摩擦情况下弹药传输机械臂的快速准确定位,具有良好的鲁棒性,控制策略合理有效.     

受限机械臂的自适应小波滑模位置/力混合控制

针对终端运动受约束的机械臂位置/力混合控制问题,提出了一种自适应小波滑模控制算法.该控制方案将滑模控制的鲁棒性及自适应调整能力与小波神经网络相结合,根据坐标变换得到降阶位置/力模型,针对降阶模型采用小波神经网络在线学习系统未知动力学模型中的非线性部分,同时引入滑模控制自动调整小波网络权值参数,从而对神经网络的固有逼近误差进行有效补偿,达到期望的跟踪性能.二自由度机械臂的仿真结果表明该控制器能保证系统快速有效跟踪指定参考信号.     

六自由度机械臂无模型自适应滑模控制

针对强耦合、非线性的六自由度机械臂系统难以建立精确数学模型的问题,提出了一种无模型自适应滑模控制方案。以无模型自适应方法与滑模变结构控制相结合,利用全格式动态线性化方法,将机械臂非线性模型转换为离散的动态线性时变模型,采用各关节的输入力矩和输出角速度来设计控制器,并引入滑模控制保证其收敛性。通过六自由度机械臂的Sim Mechanics模型进行了仿真实验,结果表明,相比于现有的无模型自适应方案,即使在没有建立六自由度机械臂精确数学模型的情况下,所设计的控制方案能实现各关节对理想速度更加迅速的响应和更加精准的跟踪,从而验证了所提出的无模型自适应滑模控制方案的可行性和有效性。     

基于动态滑模控制的移动机械臂输出跟踪控制

为实现移动机械臂的输出跟踪控制,设计了一种动态滑模控制器．文中首先给出了包括驱动电机动态特性的移动机械臂简化动态模型,然后通过微分同胚和非线性输入变换将系统分解为4个低阶子系统,并给出了用于移动机械臂输出跟踪的动态滑模控制器的设计方法．仿真结果表明,所设计的动态滑模控制器不仅能很好地跟踪给定轨迹,而且能有效地削弱滑模控制系统的抖振．     

基于滑模补偿的六轴机械臂RBF网络自适应控制

提出了一种基于滑模补偿的RBF网络自适应控制方法,并将其用于六轴机械臂上,实现了在模型不确定情况下高精度的位置跟踪以及快速的逼近速度.为了更好地保证其在摩擦力、外部干扰误差和参数变化等因素影响下的稳定性,采用滑模控制作为辅助控制,对系统进行鲁棒补偿,并且用模糊控制对切换增益进行时变以更好地补偿不确定项.所设计的自适应律权值不断进行在线调整,并应用Lyapunov定理验证了其稳定性.通过仿真结果和与其他文献方法进行的比较证明了所给出方法收敛速度更快、鲁棒性更强.同时也证明了在实际工程中,实际建模参数与理想值相差很大.     

可重构机械臂自适应反演模糊滑模控制

为解决可重构机械臂各关节的位置跳变所导致的速度跳变问题,本文提出了基于生物启发策略的自适应反演快速终端模糊滑模控制方法.首先,利用模糊系统的万能逼近属性去估计机械臂各子系统中的不确定项及子系统间的耦合关联项;其次,在设计反演控制器时,引入生物启发模型,将由机械臂位置跳变所导致的虚拟速度跳变限制在一定范围,得到虚拟的中间变量,从而用它去代替控制律中的轨迹跟踪误差,保证了位置跳变时其轨迹跟踪输出依然平滑.该方法在不改变控制参数的前提下可解决不同构形可重构机械臂的位置跳变问题,最后通过对不同构形可重构机械臂的仿真验证了所述结论.     

一种前馈补偿和模糊滑模相结合的柔性机械臂控制

针对柔性关节机器人控制系统中存在的扰动力、摩擦力、参数变化以及建模误差等问题,将扰动力分为确定性扰动和不确定性扰动、摩擦力分为线性和非线性部分,并在此基础上提出了一种前馈补偿和模糊滑模相结合的鲁棒控制器.机器人自身结构的相关量、确定性扰动以及摩擦力的线性部分,可以通过控制器的计算力矩和前馈补偿部分进行有效控制,并通过模糊滑模控制器来克服外界的不确定性扰动、摩擦力的非线性部分、参数变化以及建模误差等.在HIT四自由度柔性机械臂上进行了控制器的相关实验,实验结果表明,该控制器具有良好的位置跟踪性能和较强的抗干扰能力.     

基于神经网络的滑模控制在水下机器人中的应用

在水下机器人的控制中,对强耦合非线性运动进行精确建模和解析是极其困难的,本文采用神经网络对水下机器人水动力引起的不确定项和干扰的上限进行自适应逼近学习,然后采用滑模变结构方法对水下机器人航向进行控制,并进行了跟踪仿真和静态水池实验,结果表明:该种控制方法具有一定的效果。     

空间机械臂冲击动力学建模及冲击后运动控制

通过对漂浮基空间机械臂冲击动力学的建模,计算出完成抓取操作后空间机械臂各关节的运动速度,从而为数值仿真计算提供初始条件.针对目标物体及空间机械臂系统惯性参数存在未知的情况,设计了冲击后空间机械臂及目标物体组合系统的载体姿态及关节运动滑模神经网络控制,并对平面自由漂浮空间机械臂系统抓取目标物体的操作及冲击后控制进行了数值仿真.仿真结果表明,空间机械臂抓取目标物体时的冲击对系统有重大的影响,所设计的控制方案可保证系统对期望运动的追踪.     

基于Preisach逆模型的迟滞非线性系统自适应滑模控制

针对压电陶瓷的迟滞特性严重影响了精确定位或跟踪系统的精度,提出了基于Preisach逆模型的前馈补偿滑模自适应控制。为了避免逆模型的精度受原迟滞模型精度的影响,采用逆模型前馈补偿方法。逆模型前馈补偿不依赖于原模型的精度,同时可获得补偿电压,从而减弱迟滞特性;应用了自适应滑模控制方法,减小跟踪误差,并利用Lyapunov稳定性理论证明了所设计的控制器可保证系统全局渐进稳定。最后在Matlab环境中进行仿真。仿真结果表明,系统能够很好地跟踪期望输出,减小跟踪误差,验证了控制方案的有效性。     

多机械臂系统无模型自适应神经网络同步控制

针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程,随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近,摆脱了数学模型的限制,扩大了控制器的应用范围,在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪,并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步,提高了控制器的鲁棒性。最后通过Lyapunov稳定性分析和Matlab仿真对所设计的同步控制器进行了验证。     

冗余度空间机械臂的动力学与优化控制

利用多体系统动力学方法导出冗余度空间机械臂的动力学方程，利用动力学优化控制规律，以最小关系速度为目标，讨论了冗余度空间机械臂追踪惯性空间期望轨迹的控制问题，通过仿真计算，表明控制规律的有效性。     

面向双关节机械臂的参数可调RBF神经网络控制

为解决双关节机械臂轨迹控制中误差逼近过程初始误差大、达到稳态所需时间较长的问题,提出了一种面向双关节机械臂的新型参数可调径向基(RBF)神经网络控制方法。首先,利用梯度下降法对RBF神经网络中心参数进行迭代修正,该参数可以根据机械臂的实时误差进行调整,实现中心参数的在线优化;进一步,提出了一种输入边界可以调整的模糊补偿器,该补偿器通过测量机械臂轨迹误差及误差的导数,经过模糊推理后将补偿器输出传递给转矩控制模块,从而使机械臂的输出转矩更接近理想值;最后,采用遗传算法对RBF神经网络函数宽度值进行了寻优。仿真结果表明,采用参数可调的RBF神经网络控制方法对机械臂控制力矩进行调整后,机械臂控制过程中的精确度提高了59%,并且将机械臂轨迹跟踪的稳定时间缩短了69%。     

柔性机械臂末端位置的模型参考自适应控制

用线性化模型的最优状态反馈方法构造参考模型，用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论推导了模太态跟踪的自然应控制率，用ＬＱＲ方法推导末端位置调节控制率，用模型状态跟踪和末端位置跟踪两级跟踪实现了一种单连杆柔性机械臂末端位置的自适应控制。仿真结果表明，该方法渐进稳定，定位准确。     

燃料电池空气供应系统自适应神经网络滑模控制

聚合物电解质膜燃料电池(polymer electrolyte membrane fuel cell, PEMFC)空气供应系统易受参数不确定性和外部干扰的负面影响,难以实现高精度数学建模和鲁棒控制.设计了一种自适应神经网络滑模控制器,用于将PEMFC空气供应系统过氧比调节至其最优参考值,以维持最大系统输出净功率并避免氧饥饿.利用径向基函数神经网络在线逼近系统的未建模动态,而无需对外部干扰与模型参数摄动的界的先验信息.由Lyapunov理论分别推导出神经网络权值和滑模增益的自适应律,以保证闭环系统稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器不仅改善了过氧比控制的动态行为,还有效减弱了控制输入的大幅超调和抖振.     

采用模糊补偿的直接驱动机械臂控制

针对直接驱动机械臂惯量大范围变化的问题，设计了一种模型参考模糊补偿器。实时控制结果表明，它与ＰＩ控制器相结合，能有效地克服直接驱动机械臂系统变参数因素的影响，保证系统具有良好的动态特性。提出的控制方案既提高了系统的鲁棒性，又可以获得满意的控制性能。     

漂浮载体弹性机械臂动力学控制

导出了漂浮载体弹性机械臂系统约束方程和动力学方程，利用逐次近似法讨论了机械臂结构弹性和负载位姿的影响，提出消除弹性影响的控制方法，并通过算例加以说明。